Si chiamano Breno Miranda, Antonia Bertolino, Emilio Cruciani e Roberto Verdecchia. Si tratta dei ricercatori italiani dell’Istituto di Scienza e Tecnologia dell’Informazione che hanno ricevuto uno dei dieci premi messi in palio dalla sezione di ricerca di Facebook.
Il progetto si chiama Static Prediction of Test Flakiness si è imposto nel concorso superando un centinaio di “concorrenti” provenienti da tutto il mondo. Un motivo di orgoglio per il nostro paese che, nonostante le difficoltà legate a crisi economica e fuga di cervelli, riesce ancora a sorprendere per genialità.
Questo genere di concorsi sono molto utili per piattaforme di questo tipo, in quanto permettono di adottare le migliori soluzioni senza dover spendere tempo e denaro in ricercatori. Allo stesso tempo, chi effettua queste scoperte, riesce a mettersi in mostra e, potenzialmente, ad essere ingaggiati da questi colossi dell’informatica.
Come funziona il progetto Static Prediction of Test Flakiness
Facebook, Microsoft e altre grandi aziende presenti sul Web hanno costante necessità di effettuare continui test. Che è ovvio, questi assumono una notevole complessità, in quanto coinvolgono milioni di utenti. In tal senso, solitamente vengono effettuati dei flaky test (ovvero test fragili).
In tal senso, un software eseguito come test (con le medesime condizioni) a volte può avere successo, altre volte no. Il fallimento dello stesso, a volte è condizionato non dal software stesso ma dal contesto di esecuzione. A ogni errore comunque, è necessario interrompere i test per individuare l’eventuale causa e intervenire eliminandola. Tutto ciò comporta tempi biblici e costi alquanto elevati per la piattaforma.
L’idea semplice e allo stesso efficace proposta dai ricercatori italiani è quella di predire se un test può palesare caratteristiche di potenziale fragilità guardando direttamente al codice del test stesso. Fatto ciò, è possibile confrontare i test flaky per vedere se sono simili fra loro. Questo tipo di approccio, messo in pratica, ha permesso di ridurre notevolmente i tempi dei test, riuscendo dunque a portare un potenziale vantaggio enorme al noto social network.
Fonte: Repubblica
